La Société internationale francophone d’éducation médicale (SIFEM) :
20 ans au service de la promotion de l’innovation, de la collaboration et de la recherche dans le champ de la formation des professionnels de la santé
Notice bibliographique
Résumé
ÉDITORIALLa Société internationale francophone d'éducation médicale (SIFEM) : 20 ans au service de la promotion de l'innovation, de la collaboration et de la recherche dans le champ de la formation des professionnels de la santé Chères lectrices, chers lecteurs, Vous trouverez, dans ce nouveau numéro de Pédagogie Médicale, des articles de recherche en éducation des sciences de la santé et trois tribunes que les auteurs des conférences plénières du Congrès international de pédagogie des sciences de la santé (CIFPSS) de mai 2021 ont accepté de retranscrire pour les partager avec vous.Ce numéro reflète la dynamique de recherche, la pluralité des thématiques abordées et la place centrale qu'occupe l'interprofessionnalité au sein de notre communauté.La rédaction de la revue a confié la rédaction de l'éditorial de ce numéro au bureau de la SIFEM, nous permettant de communiquer sur l'évolution de notre société savante, comme nous avons l'habitude de le faire régulièrement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».